Fast Reinforcement Learning — это специализированная Python-обёртка, предназначенная для ускорения разработки и выполнения агентов обучения с усилением. Она обеспечивает поддержку популярных алгоритмов, таких как PPO, A2C, DDPG и SAC, в сочетании с управлением высокопроизводительными векторизированными средами. Пользователи могут легко настраивать сеть политик, изменять учебные циклы и использовать GPU-ускорение для масштабных экспериментов. Модульная архитектура гарантирует бесшовную интеграцию с окружениями OpenAI Gym, что позволяет исследователям и практикам прототипировать, создавать бенчмарки и развёртывать агентов в различных задачах управления, игр и симуляций.

В своей основе Gomoku Battle предоставляет надежную симуляционную среду, где ИИ-агенты следуют протоколу на основе JSON для получения обновлений состояния доски и отправки решений по ходу игры. Разработчики могут интегрировать собственные стратегии, реализуя простые интерфейсы на Python, используя предоставленных образцов ботов для ориентира. Встроенный менеджер турниров автоматизирует расписание матчей по системе круговой или выбывшей лиги, а подробные логи фиксируют показатели, такие как процент побед, время ходов и истории игр. Выходные данные можно экспортировать в CSV или JSON для дальнейшего статистического анализа. Фреймворк поддерживает параллельное выполнение для ускорения масштабных экспериментов и может быть расширен для включения пользовательских правил или обучающих процессов, делая его идеальным для исследований, обучения и развития конкурентного ИИ.

OpenSpiel — это исследовательский фреймворк, обеспечивающий широкий спектр окружений (от простых матричных игр до сложных настольных игр, таких как шахматы, го и покер) и реализующий различные алгоритмы обучения с укреплением и поиска (например, итерацию значений, градиент политики, Монтекарло-дерево поиска). Его модульное ядро на C++ и привязки к Python позволяют пользователям вставлять собственные алгоритмы, определять новые игры и сравнивать эффективность на стандартных бенчмарках. Спроектированный с учетом расширяемости, он поддерживает сценарии с одним и несколькими агентами, позволяя изучать кооперативные и соревновательные ситуации. Исследователи используют OpenSpiel для быстрого прототипирования алгоритмов, проведения масштабных экспериментов и обмена воспроизводимым кодом.